Научная статья на тему 'Оценка различных воздействий, проявляющихся в процессе развития аварии на линейных нефтегазовых объектах'

Оценка различных воздействий, проявляющихся в процессе развития аварии на линейных нефтегазовых объектах Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

CC BY
16
1
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
АВАРИЯ / НЕФТЬ / ЭКСПЕРИМЕНТ / НЕФТЕГАЗОВЫЙ ОБЪЕКТ / ПЛАМЯ

Аннотация научной статьи по прочим технологиям, автор научной работы — Вытовтов А.В., Калач А.В., Калач Е.В., Урусова Т.Е.

Проанализированы результаты эксперимента для четырех пожарных нагрузок: бензин, нефть, природный газ, древесина для изучения электромагнитного излучения оптического диапазона очага горения при распознавании с борта беспилотного воздушного судна.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Оценка различных воздействий, проявляющихся в процессе развития аварии на линейных нефтегазовых объектах»

позволяет эффективно ликвидировать возгорание в считанные секунды и исключить появление продуктов терморазложения.

Таким образом, газовое пожаротушение - это важнейшая часть автоматической противопожарной защиты, основными преимуществами которого являются:

- тушение по объему;

- высокая эффективность и скорость пожаротушения;

- безопасность применения по отношению к материалам и оборудованию.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. ГОСТ 50969-96. Установки газового пожаротушения автоматические. Общие технические требования. Методы испытаний. Введ. 01.07.1997. - М.: ИПК Изд-во стандартов, 1996.

2. Шароварников А.Ф. Противопожарные пены. Состав, свойства, применение. -М.: Знак, 2000, 464 с.

3. НПБ 88-2001. Установки пожаротушения и сигнализации. Нормы и правила проектирования. - Введ. 01.01.2002. - М.: ФГУ ВНИИПО МЧС России, 2001.

4. НПБ 51-96. Составы газовые огнетушащие. Общие технические требования пожарной безопасности и методы испытаний. - Введ. 31.03.1996. - М.: ФГУ ВНИИПО МВД России, 1996.

5. Абдурагимов И.М. Предельные явления в горении как научно- теоретическая основа пожаровзрывобезопасности // Пожаровзрывобезопасность. - 2012 - Т. 21, № 11. С. 18-26.

6. Кололъченко Д.А., Шароварников А.Ф. Анализ двойственного механизма тушения пламени // Пожаровзрывобезопасность. - 2014. - Т. 23, № 12. - С. 59-68.

УДК 614.84

А. В. Вытовтов1, А.В. Калач2, Е.В. Калач1, Т.Е. Урусова2

1 Воронежский институт - филиал Ивановской пожарно-спасательной академии ГПС МЧС России

2 Федеральное казённое образовательное учреждение высшего образования «Воронежский институт Федеральной службы исполнения наказаний»

ОЦЕНКА РАЗЛИЧНЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ, ПРОЯВЛЯЮЩИХСЯ В ПРОЦЕССЕ РАЗВИТИЯ АВАРИИ НА ЛИНЕЙНЫХ НЕФТЕГАЗОВЫХ ОБЪЕКТАХ

Проанализированы результаты эксперимента для четырех пожарных нагрузок: бензин, нефть, природный газ, древесина для изучения электромагнитного излучения оптического диапазона очага горения при распознавании с борта беспилотного воздушного судна.

Ключевые слова: авария, нефть, эксперимент, нефтегазовый объект, пламя. А. V. Vytovtov, А. V. Kalach, Е. V. Kalach, Т.Е. Urusova

ASSESSMENT OF VARIOUS INFLUENCES WHICH ARE SHOWN IN DEVELOPMENT OF ACCIDENT ON LINEAR OIL AND GAS OBJECTS

Results of an experiment for four fire loadings are analysed: gasoline, oil, natural gas, wood for studying of electromagnetic radiation of optical range of the center of burning at recognition from a board of the pilotless aircraft.

Keywords: accident, oil, experiment, oil and gas object, flame.

123

Для изучения электромагнитного излучения оптического диапазона очага горения при распознавании с борта беспилотного воздушного судна было проанализированы результаты эксперимента для четырех пожарных нагрузок: бензин, нефть, природный газ, древесина. Выбор материалов основывается на прогнозируемых горючих веществах, характерных для линейных объектов нефтегазовой отрасли.

Значение цвета в пространстве RGB представляют собой численное выражение красного, зеленого и синего цвета. Каждый пиксель изображения характеризуется тремя величинами и в трехмерной оси координат может быть представлен точкой в пространстве. На этапе экспертной выборки факторов рассмотрены два параметра: освещенность, расстояние. В первоначальной гипотезе эти факторы влияют на способность цифровой камеры воспринимать цвет огня. Для обработки результатов эксперимента был разработан скрипт на языке Python 2.7.10, позволяющий выгрузить из области, определенной в первом фильтре, значение каждого пикселя и определить центр симметрии по следующей формуле:

Rc

Gc

Be

N

VJV ¿¡=1 Gi

N

VJV ¿¡=1 Bi

(1)

N

Для подтверждения значимости взаимодействия цвета и расстояния произведен эксперимент для дистанций 2, 5, 10, 20, 30, 40, 50 м, горение бензина АИ-92, освещенность ЗООлк, десять повторов.

Таблица 1

Фрагмент результатов полигонного эксперимента

Расстояние 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Общ Дх

2 238 239 245 245 233 242 242 239 235 241 240 25

138 152 157 162 101 150 154 136 151 135 144 112

34 40 43 41 16 39 38 34 42 29 36 52

-II-

50 249 244 248 248 250 249 252 250 243 249 248 17

251 231 248 244 244 246 246 246 224 237 242 54

178 132 189 164 168 170 158 173 121 130 158 147

Установлено, что восприятие камеры цвета огня с расстояния 2 м существенно отличается от восприятия с 5 до 50 м, что объясняется способностью оптики на близком расстоянии принимать больший спектр пикселей цвета. В связи с этим расстояние в 2 м не включено в генеральную совокупность. Изменения значений цвета с изменением расстояния будет учтено при вычислении радиуса допуска значений цвета. Средняя относительная погрешность составила 42,3%, что обусловлено динамичным изменением цвета пламени во времени. Выполнено десять циклов по пятьдесят фотографий, в котором проанализирована погрешность между центрами симметрии каждого цикла - относительная погрешность составила 1,08%. Для подтверждения гипотезы о совпадении значений снимка с беспилотного воздушного судна с гаммой огня численное значение центра симметрии должно попасть в сферу значений, построенных по радиусу допуска от центра в зависимости от значений освещенности.

В исследовании введен коэффициент запаса 1,1, позволяющий расширить границы допуска фильтра и гарантировать идентификацию цвета.

Таблица 2

Обобщенные данные результатов эксперимента фильтр 2

Показахёль^ 0 лк 300 лк 60000 лк

Пожарная нагрузкк4^ КОВ радиус допуска; пересчет на коэф. зап. КОВ радиус допуска; пересчет на коэф. зап. КОВ радиус допуска; пересчет на коэф. зап.

Бензин АИ-92 254 253 245 7 ^^ 8 248 231 133 12 ^^ 14 249 185 104 19 ^^ 21

Нефть 254 253 244 6 ^^ 7 247 231 132 14 ^^^ 16 247 184 104 18 ^^ ^^^ 20

Сжиженный углеводородн ый газ 254 253 232 6 ^^^ 7 247 231 120 11 ^^ 13 249 198 91 19 ^^ 21

Древесина 253 240 235 5 ^^^ 6 248 218 123 13 15 249 172 94 20 ^^ ^^ 22

Радиус допуска значительно изменяется в зависимости от освещенности и в максимальном значении составляет 22 единицы. Для проверки статистических отличий цвета горения разных пожарных нагрузок и расстояний между центрами симметрии для каждой из них сведены в таблицу 3. Отдельным столбцом проведен анализ разности расстояний между пожарными нагрузками и максимальным радиусом допуска. Из данных таблицы видно, что отличия цвета горения для нефти и бензина составляет 2 единицы, что показывает совпадение свойств электромагнитного излучения оптического диапазона при горении данных материалов.

Таблица 3

Расстояние между центрами симметрии для разных пожарных нагрузок

Пожарная нагрузка; Расстояние между центрами сим ^\^метрий Пожарная нагрузка Бензин АИ-92 Нефть Сжиженный углеводородный газ Древесина

г Г-Гтах г Г-Гтах г Г-Гтах г Г-Г та\

Бензин АИ-92 0 - 2 20 15 7 17 5

Нефть 2 20 0 - 15 7 16 6

Сжиженный углеводородный газ 15 7 15 7 0 - 19 3

Древесина 17 5 16 6 19 3 0 -

Для описания рассматриваемого набора данных выбрана экспоненциальная регрессия. Использование полиномиального уравнения не обеспечивает выполнение допущений МНК-регрессии. Значение центра симметрии в зависимости от освещенности описывается формулой 2 для бензина и нефти, для сжиженного углеводородного газа - формулой 3, для древесины - формулой 4.

Киеги = 6.073е~°,О15а - 226.96е~10 ?а + 474.88е~10~ваЛ вМет = 22.014е~°,О15а + 8518е"10"7а - 8287е~10~ва I (2)

Вме/и = И2.364е~0,018а + 5306е"1О"7а - 5173е"10"8а ]

Rsuc.i = 7.089e~o,ol5a - 415.691е"10"7а + 662.602е"1О"8а>)

GSUCii = 22.08е~0,015а + 6091е"1О"7а - 5860е"1О"8а > (3)

BSUGii = 112.364е~0,018а + 5307е"1О"7а - 5188е"10"8а J

RDer . = 5.062е~°,О15а - 224.866е"10"7а + 472.804е"1О"8а^

GDerit = 22.014е~0,015а - 8520е"1О"7а - 8302е"1О"8а > (4)

ВВегЛ = 112.364е~0,018а + 5307е"1О"7а - 5184е"10"8а J Радиус допуска зависит от освещенности и определяется из следующего выражения

(5):

г = —8,06е~°,О15а - 110Se~lo~?a - 1122е~10~Ва (5)

Вычислительную нагрузку при реализации математической модели обнаружения выполняет штатный микропроцессор беспилотного воздушного судна, алгоритм интегрирован в бортовую систему и является дополнением, расширяющим функционал устройства. Это позволяет реализовывать функцию обнаружения без дополнительного навесного оборудования.

УДК 614.8.084

А. В. Вытовтов, Е.А. Юртаев

Воронежский институт — филиал ФГБОУ ВО Ивановской пожарно-спасательной академии ГПС МЧС России

АЛГОРИТМ ОБНАРУЖЕНИЯ С БОРТА БЕСПИЛОТНОГО ВОЗДУШНОГО СУДНА

В последние годы для визуального обследования нефтегазовых трубопроводов стали широко использоваться беспилотные воздушные суда, и данная работа расширяет возможности их применения. Исследование направлено на создание отечественных высокотехнологических разработок и импортозамещения.

Ключевые слова: дрон, линейный объект, магистраль, газонефтепровод, мониторинг.

А. V. Vytovtov, Ye.A. Yurtayev

ALGORITHM OF DETECTION FROM THE BOARD OF A FREE AIRCRAFT

In recent years unmanned aerial vehicles have been widely used for visual inspection of oil and gas pipelines, and this work expands the possibilities of their application. The research is aimed at creating domestic high-tech developments and import substitution.

Key words: drone, line facility, pipeline, gas and oil pipeline, monitoring.

Отметим, что в последние годы для визуального обследования нефтегазовых трубопроводов стали широко использоваться беспилотные воздушные суда. Причем сложные многоуровневые системы обнаружения огня, позволяющие проводить мониторинг в автоматическом режиме, разработаны только в иностранных проектах.

В качестве альтернативы существующим методам визуального контроля предложен алгоритм автоматизированного мониторинга на основе математической модели обнаружения пламени с борта беспилотного воздушного судна. Алгоритм реализован в оригинальной программе на языке программирования Python с помощью библиотеки OpenCV и выполняется микропроцессором, расположенным на бору аппарата. Алгоритм построен на последовательной работе ряда фильтров, анализирующих изображение на наличие горения. В связи с необходимостью рационального подхода к ресурсам микрокомпьютера предусмотрен алгоритм ранжирования фильтров. Последующие фильтры включаются только

126

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.